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집단 지성을 이끌어 내기 위한 기획 sibalmonkerys@hanmail.net
복잡 적응 시스템 복잡 시스템(Complex System)은 어디에나 있다. Amazon – 상품 리뷰 Google – 사용자의 의견이 모여 검색결과 페이지에 반영 Netflix – 수백만의 영화 팬들이 순위를 매겨 추천영화를 제공 Wikipedia – 집단의지식이 모여 하나의 신뢰성 있는 백과사전이 됨. eBay – 구매자들의 피드백이 모여 구매결정에 영향을 끼침.
집단 지성 집단 지성 독립적인 지성이 결집된 지성 집단 지성 시스템의 목표 많은 사람들의 독립적인 행동을 결집시켜 이와 관련된 최고/최다의 Contents를 끄집어 내는 것.
최초의 행동 Content를 등록하는 것 적응형소셜시스템은 사용자들의 흥미를 유지하기 위해 새로운 Content를끊임 없이 제공해야 한다. 너무많은Content는 시선을 분산시킴 진입장벽 진입장벽은 너무 높다면 새로운 Content를 유지하기 힘들며, 너무 낮다면 질 낮은 Content가 생겨나게 될 것이다.
전체적인 노출 Content의 노출을 통해 사람들이 Content와 상호작용을 한다. 자주 노출되는 Content는 중요하게, 덜 노출되는 Content는 덜 중요하게 생각하게 된다. 노출되는 위치도 중요하다. 페이지 중앙 vs페이지 변두리 Content의 노출은 사회적으로 영향을 미친다. Ex) 하루에도 수 백만명이 찾는 서비스의 메인 페이지에 노출되는 Content는 사회적으로도 사람들에게 영향을 미칠 것이다.
피드백 적응 시스템은 피드백이 제공하는 가치에 의존한다. 암묵적, 명시적 피드백 다운로드, 북마크, 구매 긍정적, 부정적 피드백 평점, 리뷰, 댓글 피드백을 쉽게 할 수 있게 하라 피드백이 어렵다면 적응 시스템은 성장이 매우 어려울 것이다.
레버리지 포인트 레버리지 효과 타인자본을 이용한 자기자본이익률의 상승효과 레버리지 포인트 타인을 이용하여 자신의 이익을 상승시킬 수 있는 위치 복잡 적응 시스템에서 모든 Content의 등록과 노출, 우선순위 매김은 전적으로 사용자들의 몫이 되었다. 사용자들의 피드백을 통해 Content의 질을 향상시킬 수 있다. 레버리지 포인트를 찾아내면 레버리지 포인트를 최적화 하여 커뮤니티가 더 활기차게 돌아갈 수 있도록 기획할 수 있다.

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  • 2. 복잡 적응 시스템 복잡 시스템(Complex System)은 어디에나 있다. Amazon – 상품 리뷰 Google – 사용자의 의견이 모여 검색결과 페이지에 반영 Netflix – 수백만의 영화 팬들이 순위를 매겨 추천영화를 제공 Wikipedia – 집단의지식이 모여 하나의 신뢰성 있는 백과사전이 됨. eBay – 구매자들의 피드백이 모여 구매결정에 영향을 끼침.
  • 3. 집단 지성 집단 지성 독립적인 지성이 결집된 지성 집단 지성 시스템의 목표 많은 사람들의 독립적인 행동을 결집시켜 이와 관련된 최고/최다의 Contents를 끄집어 내는 것.
  • 4. 최초의 행동 Content를 등록하는 것 적응형소셜시스템은 사용자들의 흥미를 유지하기 위해 새로운 Content를끊임 없이 제공해야 한다. 너무많은Content는 시선을 분산시킴 진입장벽 진입장벽은 너무 높다면 새로운 Content를 유지하기 힘들며, 너무 낮다면 질 낮은 Content가 생겨나게 될 것이다.
  • 5. 전체적인 노출 Content의 노출을 통해 사람들이 Content와 상호작용을 한다. 자주 노출되는 Content는 중요하게, 덜 노출되는 Content는 덜 중요하게 생각하게 된다. 노출되는 위치도 중요하다. 페이지 중앙 vs페이지 변두리 Content의 노출은 사회적으로 영향을 미친다. Ex) 하루에도 수 백만명이 찾는 서비스의 메인 페이지에 노출되는 Content는 사회적으로도 사람들에게 영향을 미칠 것이다.
  • 6. 피드백 적응 시스템은 피드백이 제공하는 가치에 의존한다. 암묵적, 명시적 피드백 다운로드, 북마크, 구매 긍정적, 부정적 피드백 평점, 리뷰, 댓글 피드백을 쉽게 할 수 있게 하라 피드백이 어렵다면 적응 시스템은 성장이 매우 어려울 것이다.
  • 7. 레버리지 포인트 레버리지 효과 타인자본을 이용한 자기자본이익률의 상승효과 레버리지 포인트 타인을 이용하여 자신의 이익을 상승시킬 수 있는 위치 복잡 적응 시스템에서 모든 Content의 등록과 노출, 우선순위 매김은 전적으로 사용자들의 몫이 되었다. 사용자들의 피드백을 통해 Content의 질을 향상시킬 수 있다. 레버리지 포인트를 찾아내면 레버리지 포인트를 최적화 하여 커뮤니티가 더 활기차게 돌아갈 수 있도록 기획할 수 있다.